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- 青田 勝秀
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ECモールでの分析作業について ネット通販 EC
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売れるページ作り
2009-10-22 21:19
金融機関の分析データ
金融機関の分析であれば、下記の個人情報が最低レベルで把握されています。
１．性別
２．年齢
３．勤務先
４．年収（給与の振込みを受けていれば）
５．居住地
６．家族構成（場合による）
この5つの項目の統計分析でも相当なことがわかります。例えば
特定地域に住んでいるある年齢の人間はこの時期にまとまったお金を引き落とす
などです。データをベースに分析プログラムを走らせればこの程度のことはわかりますし、そういうときにはATM利用時に「今すぐ○○万円までは融資可能」というお知らせの表示をさせることが可能です。
WEBサイト上の分析
WEBサイト上の分析
マウスの動きまで、顧客行動を把握すること
分析業務の操作を軽減し、Webサイト分析業務の負荷を軽減すること
ハイレベルな分析や予測機能で、Webサイト改善要因を「自動特定」すること
Web上での顧客行動情報と、Webチャネル以外の顧客情報の統合管理
などのようなことまで出来てしまいます。
これは言わば、
傾向をモデル化しており、次に起きる事象を把握し事前に改善策をうつ
くらいまでのことが統計データを元に可能になっております。
ECモールでの分析
ECモール側では上記のような将来起こりうる状況を統計データで予測することは難しいです。（ECモール側はソフトウェアをインストールしており、ある程度の予見は可能だと思います。）
店舗側ができる分析は、過去の数値を見ながら
何が起きたのか？
いつ、どのページ・商品で起きたのか？
問題は何か？
今何をすればいいのか？
これくらいのことは出来るはずです。なかなか時間がなくてそういった作業はできないとは思いますがここは頑張って最低限の分析は自社でも行えるようにしていきましょう。
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